اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی در بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی: مدیریت پدیده بیش‌برازش و کم‌برازش

کتاب راهکارهای عملی در بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی: مدیریت پدیده بیش‌برازش و کم‌برازش

تگ‌ها: Neural Network Overfitting Underfitting بهینه‌سازی مدل بیش‌برازش داده‌کاوی شبکه عصبی مصنوعی کم‌برازش هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی در بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی: مدیریت پدیده بیش‌برازش و کم‌برازش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش شبکه های عصبی در تحلیل داده ها
  • 2. مفهوم تابع هزینه و اهمیت آن در آموزش مدل
  • 3. نقش فرآیند بهینه سازی در کاهش خطای مدل
  • 4. بررسی پدیده بیش برازش و تاثیر آن بر دقت مدل
  • 5. بررسی پدیده کم برازش و علل ناتوانی مدل در یادگیری
  • 6. اهمیت مجموعه داده های آموزشی و آزمون در ارزیابی عملکرد
  • 7. روش های پیش پردازش داده ها برای بهبود یادگیری مدل
  • 8. تاثیر نرمال سازی داده ها بر همگرایی شبکه عصبی
  • 9. نقش نرخ یادگیری در سرعت و پایداری آموزش
  • 10. تکنیک های تنظیم نرخ یادگیری در طول فرآیند آموزش
  • 11. بررسی ساختار لایه ها و تاثیر آن بر پیچیدگی مدل
  • 12. روش های مقداردهی اولیه وزن ها برای جلوگیری از اشباع شبکه
  • 13. کاربرد تابع فعال ساز در مدیریت فضای فرضیه ها
  • 14. مفهوم پیچیدگی مدل و رابطه آن با ظرفیت یادگیری
  • 15. تکنیک های منظم سازی برای مقابله با بیش برازش
  • 16. بررسی روش منظم سازی ال یک و ال دو در کاهش وزن ها
  • 17. نقش لایه های دراپ اوت در افزایش تعمیم پذیری شبکه
  • 18. تکنیک توقف زودهنگام برای جلوگیری از بیش برازش در دوران آموزش
  • 19. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی دقیق مدل
  • 20. اهمیت انتخاب تابع هزینه مناسب برای مسائل طبقه بندی
  • 21. اهمیت انتخاب تابع هزینه مناسب برای مسائل رگرسیون
  • 22. نقش بهینه سازهای گرادیان کاهشی در بهبود دقت
  • 23. بررسی الگوریتم آدام و مزایای آن در تنظیم پارامترها
  • 24. استفاده از مومنتوم برای خروج از بهینه های محلی
  • 25. تکنیک های افزایش داده برای بهبود تنوع در آموزش
  • 26. اهمیت اندازه دسته در آموزش شبکه های عصبی
  • 27. تجزیه و تحلیل منحنی های یادگیری برای شناسایی بیش برازش
  • 28. تجزیه و تحلیل منحنی های یادگیری برای شناسایی کم برازش
  • 29. نقش نرمال سازی دسته ای در پایداری و سرعت آموزش
  • 30. روش های تشخیص و حذف نویز از داده های آموزشی
  • 31. استفاده از معماری های سبک برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 32. تکنیک های کاهش ابعاد قبل از آموزش مدل
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 34. نقش ماتریس درهم ریختگی در تحلیل خطاهای مدل
  • 35. تنظیم فراپارامترها برای دستیابی به بهترین عملکرد مدل
  • 36. استفاده از جستجوی شبکه ای در بهینه سازی پارامترها
  • 37. روش های بهینه سازی مبتنی بر جستجوی تصادفی
  • 38. تکنیک های انتقال یادگیری برای بهبود دقت در داده های محدود
  • 39. بررسی محدودیت های سخت افزاری در آموزش مدل های بزرگ
  • 40. مدیریت حافظه در آموزش شبکه های عصبی عمیق
  • 41. مستندسازی نتایج و تحلیل رفتار مدل در شرایط مختلف
  • 42. اصول اخلاقی و مسئولیت پذیری در توسعه مدل های هوش مصنوعی
  • 43. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی با رعایت ضوابط فنی
  • 44. ارائه راهکارهای عملی برای استقرار مدل های بهینه شده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.